1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡在合金鋼研制和生產(chǎn)中的應用康德山陳昱唐波柳妙修欽佩張未名陳念貽（中國科學院上海冶金研究所上海200050）摘要摘要本文試用人工神經(jīng)網(wǎng)絡總結(jié)合金鋼研制數(shù)據(jù)中的規(guī)律，并應用偏相關(guān)指數(shù)表征各影響因子對合金鋼性能影響的程度。計算結(jié)果表明，IF鋼的延伸率、耐低溫鋼的無塑性變形溫度預報值與實測值相當符合。根據(jù)偏相關(guān)指數(shù)絕對值的大小判別影響耐深沖鋼合格率的主要因素效果亦佳。關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞人工神經(jīng)網(wǎng)絡，偏相關(guān)指數(shù)，合金鋼1引言引言合金鋼研制和

2、生產(chǎn)涉及到多因素相互關(guān)系，表征研制或生產(chǎn)控制目標的參量通常包括抗拉強度、屈服強度、延伸率、硬度、斷面收縮率等。影響上述性能的因子有：化學成分、熱處理和熱軋、冷軋的工藝條件等。目標參量與影響因子間存在復雜的、通常是非線性的關(guān)系。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一類特別適于總結(jié)非線性經(jīng)驗關(guān)系的數(shù)據(jù)處理方法，我們試用人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法總結(jié)合金鋼研制數(shù)據(jù)中的規(guī)律。2計算方法計算方法我們采用三層節(jié)點的人工神經(jīng)網(wǎng)絡和誤差反向傳遞算法[1]，傳遞函數(shù)用tanhx，用退火

3、技術(shù)防止局部極小。用NeuralwareInc.的人工神經(jīng)網(wǎng)絡程序，在386微機上對合金鋼研制數(shù)據(jù)擬合計算，并試行未知樣本性能預報。合金鋼研制中影響因素眾多，常需對影響因子按重要性“排隊“，以找出當前情況下最需要解決的關(guān)鍵因子。我們用偏相關(guān)指數(shù)（PartialCrelationIndex）表征各影響因子對合金鋼性能影響的程度，第i個輸入?yún)⒘縜i的偏相關(guān)指數(shù)ri依下式計算[2]此處△o為用ai以外的輸入?yún)⒘枯斎刖W(wǎng)絡，以目標參量t為期望輸出

4、時，適當訓練后網(wǎng)絡給出實際輸出oˊ，由此逄出的差向量△o=oˊt?！鱝i為用aiˊ以外的輸入?yún)⒘枯斎刖W(wǎng)絡，以ai為期望輸出時，適當訓練后網(wǎng)絡給出實際輸出ai，由此算出差向量△ai=aiˊai。A和Bi則分別表示△o和△ai的平均值。ri絕對值愈大，則ai對網(wǎng)絡輸出的影響愈大，故ri可作為影響因子的重要性的判據(jù)。上述計算結(jié)果存入專家系統(tǒng)的知識庫中供合金鋼設計用。3應用實例應用實例3.13.1用人工神經(jīng)網(wǎng)絡建立合金鋼性能的數(shù)學模型用人工神經(jīng)

5、網(wǎng)絡建立合金鋼性能的數(shù)學模型為例，樣本數(shù)為38個，輸入?yún)⒘?3個，隱節(jié)點數(shù)取為3。按偏相關(guān)指數(shù)計算方法將各網(wǎng)絡訓練2萬次，計算ri值。計算結(jié)果表明，影響杯突值的主要因素有N含量、退火溫度、終軋溫度等，參見表2。降低N含量有利于改善杯突值。延伸率不合格也是造成耐深沖鋼板降級的一個重要原因，同樣按偏相關(guān)指數(shù)計算方法求ri值，得到影響延伸率的主要因素是冷軋壓下率等。以上結(jié)論在生產(chǎn)改進實踐中得到證實。據(jù)某鋼鐵總廠半年來生產(chǎn)實踐證明，注意控制上述

6、主要影響因子使該產(chǎn)品成品率上升8%左右。4結(jié)語結(jié)語目前，合金鋼研制多采用炒菜（TrialErrMethod）和線性回歸統(tǒng)計方法。我們上述初步工作表明，用人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法輔助合金鋼研制和生產(chǎn)改進可能收到更好的效果。參考文獻參考文獻[1]RumelhartD.etalParrallelDistributedProcessing:ExplationsintheMicrostrctureofCognition.MIT.1986[2]宋新華，人工